Max-utility subcarrier allocation for heterogeneous services in wireless OFDM system

In future wireless network, one user will require multiple homogeneous or heterogeneous services simultaneously. Then, the scheduling algorithm is not only responsible for assigning a resource block to different users but also sharing the assigned resource block among multiple services for one user. Most of the traditional scheduling algorithms are designed to serve one service per user, and cannot be applied directly to this scenario because of the fairness criterion. This article focuses on adaptive resource allocation for multiple services per user at the downlink of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) based system. This article addresses this integrative resource scheduling problem based on utility function. First, the optimal algorithm for dynamic subcarrier allocation and share is deduced for homogeneous best-effort service system. Then the algorithm is extended to heterogeneous services system by classifying the delay sensitive service according to the head-of-line packet delay. The design goal is to maximize aggregate utility function to exploit multiuser diversity gain to the greatest extent even as guaranteeing quality of service (QoS) for delay sensitive service.     

多无线电协作技术与异构网络融合

异构网络融合是未来网络技术发展的必然趋势。异构网络的融合面临着高延迟、高消耗、低速率等诸多方面的“瓶颈”。为克服这些“瓶颈”,满足异构网络融合的需求,多无线电协作技术应运而生。通过多无线电间的相互协作和对多无线电资源的有效管理及合理分配,能够有效地提高网络吞吐量,降低无线设备的能量消耗,减少异构网络间切换的延迟,从而为实现真正的异构网络无缝融合提供了可能。     

用户设备分类的毫米波异构网络性能研究

针对多层异构网络中基站簇造成的干扰问题,本文提出了一种对用户设备(user equipment,UE)进行分类建模的方法。首先,将处在通信热点区域的毫米波双层异构网络中密集部署的微微基站、毫微微基站以及UE构建成独立的非齐次泊松簇过程;然后,根据毫米波的特点建立了扇形天线模型和视距球传播模型并给出了簇内和簇间干扰的分布距离;此外,通过干扰的拉普拉斯变换以及信号与干扰加噪声比推导出基于UE分类和无UE分类的下行链路频谱效率解析表达式。仿真结果表明,所提出的基于UE分类方案的性能优于无UE分类方案的性能,显著提升了频谱效率。      

新一代超密集异构蜂窝无线网络研究

近年来,随着移动互联网的蓬勃发展和智能终端的快速普及,对无缝网络覆盖和高速数据传输要求日趋增强,超密集异构蜂窝无线网络通过减小小区半径,增加低功率节点数量进行超密集组网,提高无线资源利用率和频谱效率,因而引起了国内外研究学者的广泛关注。然而,超密集异构蜂窝无线网络中愈发密集的网络部署也带来了各种严峻的问题,包括超密集异构蜂窝无线网络中的系统干扰问题、无线信息的安全传输问题、以及网络运营的能量供给问题等。为此,本文首先简单介绍了超密集异构蜂窝无线网络架构,接着从干扰管理、物理层安全和能量效率等方面,深入分析了超密集异构蜂窝无线网络中的关键技术和当前挑战,最后,进一步展望了超密集异构蜂窝无线网络的未来发展。     

宽带有源天线阵列设计

宽带有源天线阵列在实现工作频带内无栅瓣扫描时,其辐射单元口径和单元间距在工作频段的低端就会显得过于狭小和紧密,在频率低端阵列增益偏低,有源电路布置空间局促。应用波长比例缩放阵列（WSA）来实现宽带有源天线阵列,阵列是由两种或两种以上不同带宽的天线单元组成的异构阵列,兼顾了高低频段阵列性能,为有源电路布置提供了充裕空间。通过电磁计算,验证了该方法的可行性和高效性。针对WSA阵列的工程应用,提出了一种典型的天线阵列结构、片式收发组件和射频互联电路设计。该设计为超宽带多功能有源相控阵天线的应用提供了一种新的方案。     

战场一体化无线异构网络安全研究

为实现网络中心战,越来越多的无线异构网络将出现在未来的战场上,且要融为一体。文中分析战场一体化无线异构网络面临的安全挑战和关键技术,提出加强威胁分析、漏洞填补、安全体系结构构建、安全技术与标准开发利用等策略。     

动态关断资源栅格的异构无线网络基站节能算法

针对现有的基于载频/时隙关断的基站节能算法没有考虑异构网络之间的协同或者只考虑单一的业务与实际网络情况不相适应的问题,在异构网络环境下提出了动态关断资源栅格(RG,resource grid)的基站节能新算法——DRGSM(dynamic resource grid shut mode)算法。该算法根据网络的即时负载,当有业务接入时,动态打开RG以满足业务的QoS要求;当RG闲置时,即将其关断以实现节能。仿真结果表明,所提算法较现有的基于载频/时隙关断的基站节能算法,明显地降低了能耗,提高了节能百分比。     

离线信号的并行分析处理技术

传统离线信号分析软件处理的数据量庞大且采用单一串行结构,其处理速度通常比较慢。为此,提出了基于图形处理单元（GPU）+中央处理器（CPU）异构方式实现离线信号分析软件的并行化优化思路。首先将离线信号分析中的单一信号串行流程改进为多信号同时处理方式以实现并行效果,然后重点分析了流程中几个比较费时的典型侦察信号处理算法的特点并进行了算法的优化实现和验证,最后提出了离线信号处理优化准则和资源分配策略。试验结果表明,离线信号分析处理软件算法优化改进后,大多数算法处理加速比达到20以上,具有较好的工程实用性,同时该优化准则和策略对于软件化实时信号处理也具有一定的参考价值。     

SMDP-based sleep policy for base stations in heterogeneous cellular networks

A dense heterogeneous cellular network can effectively increase the system capacity and enhance the network coverage. It is a key technology for the new generation of the mobile communication system. The dense deployment of small base stations not only improves the quality of network service, but also brings about a significant increase in network energy consumption. This paper mainly studies the energy efficiency optimization of the Macro-Femto heterogeneous cellular network. Considering the dynamic random changes of the access users in the network, the sleep process of the Femto Base Stations (FBSs) is modeled as a Semi-Markov Decision Process (SMDP) model in order to save the network energy consumption. And further, this paper gives the dynamic sleep algorithm of the FBS based on the value iteration. The simulation results show that the proposed SMDP-based adaptive sleep strategy of the FBS can effectively reduce the network energy consumption.